提升视差边缘精度的SGM密集深度匹配算法优化

本文档探讨了"视差边缘优化的SGM密集深度估计算法"在计算机视觉和摄影测量领域的应用。立体匹配是获取场景深度信息的关键技术，它在三维重建、运动检测和驾驶辅助系统等领域扮演着核心角色。传统的立体匹配方法大致可分为局部算法和全局算法：局部算法如WTA匹配速度快但精度不高；全局算法通过构建全局能量函数和平滑约束提升精度，但计算复杂度较高，难以满足实时性需求。 Hirschmuller在2005年提出的半全局密集匹配算法，是一种结合局部和全局策略的解决方案，既能保证实时性能，又能优化视差图像。然而，这种算法在视差边缘区域的表现并不理想，因为其在代价聚合过程中过度平滑导致边缘细节丢失。 针对这一问题，本文提出了一种改进方法，即分段代价聚合的视差边缘优化半全局匹配。这种方法首先基于边缘检测技术，计算出边缘视差图，然后在代价聚合过程中针对性地调整策略，以提高边缘区域的深度估计精度。作者通过实验验证，使用明德学院的立体基准数据集和无人机影像作为测试样本，结果显示，新算法在视差不连续区域和弱纹理区域的视差估计性能显著优于原始半全局匹配算法。 因此，本研究对于提升立体匹配算法在实际应用中的准确性和效率具有重要意义，特别是在边缘和细节丰富的场景下，能更好地满足高精度和实时性的双重需求。关键词包括立体匹配、半全局匹配、边缘检测、特征匹配以及视差边缘优化，这些都是理解本文研究核心内容的关键术语。